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龙图腾网获悉佛山大学申请的专利无人机群控制方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121254897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511839483.9，技术领域涉及：G05D1/698；该发明授权无人机群控制方法、装置、电子设备及存储介质是由肖辉;张雨晨;韦慧玲;程晓琦;陈明猷;罗陆锋设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机群控制方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请属于无人机控制的技术领域，公开了一种无人机群控制方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取处于GNSS受限或GNSS失效环境下的无人机群中各无人机的邻近无人机信息，通过划分准则和贪心算法，基于邻近无人机信息，将无人机群划分为多个无人机动态分组，运用扩展卡尔曼滤波算法，根据目标定位优化函数，结合无人机的多源传感器实时数据和邻近无人机信息，计算得到各无人机在对应无人机动态分组中的定位信息，基于目标任务信息，结合定位信息，利用虚拟弹簧‑阻尼模型，协同控制无人机动态分组；通过扩展卡尔曼滤波算法、目标定位优化函数和预设的虚拟弹簧‑阻尼模型，协同控制无人机动态分组，提高了无人机群的控制效率。

本发明授权无人机群控制方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机群控制方法，用于对GNSS受限和失效环境下的无人机群进行控制，其特征在于，包括步骤： 获取处于GNSS受限的通信环境或GNSS失效的通信环境下的无人机群中各无人机在预设扫描范围内的邻近无人机信息； 通过预设的划分准则和贪心算法，基于所述邻近无人机信息，将所述无人机群划分为多个无人机动态分组； 运用扩展卡尔曼滤波算法，根据预设的目标定位优化函数，结合各所述无人机的多源传感器实时数据和所述邻近无人机信息，计算得到各所述无人机在对应无人机动态分组中的定位信息； 基于接收到的目标任务信息，结合所述定位信息，利用预设的虚拟弹簧-阻尼模型，协同控制所述无人机动态分组，以对所述无人机群进行控制； 运用扩展卡尔曼滤波算法，根据预设的目标定位优化函数，结合各所述无人机的多源传感器实时数据和所述邻近无人机信息，计算得到各所述无人机在对应无人机动态分组中的定位信息，包括： 获取各所述无人机的多源传感器实时数据； 运用扩展卡尔曼滤波算法，根据所述多源传感器实时数据，计算得到各所述无人机在对应无人机动态分组中的初步定位信息； 基于所述邻近无人机信息，通过高斯-牛顿法和预设的目标定位优化函数，优化所述初步定位信息，得到各所述无人机在对应无人机动态分组中的定位信息； 运用扩展卡尔曼滤波算法，根据所述多源传感器实时数据，计算得到各所述无人机在对应无人机动态分组中的初步定位信息，包括： 通过自适应卡尔曼滤波实时估计各传感器噪声协方差矩阵，计算各传感器噪声协方差矩阵的迹量化噪声水平，结合场景特征向量，通过轻量化神经网络计算映射函数，得到场景适配的权重调节系数；传感器动态权重按如下公式计算： ； 其中，为无人机i的传感器动态权重；为平衡系数；为噪声依赖项；为无人机i各传感器噪声协方差矩阵的迹；为无人机i各传感器噪声协方差矩阵；为场景依赖项；S为场景特征向量； 计算卡尔曼增益： ； 其中，为k时刻的卡尔曼增益；为融入动态权重的观测噪声协方差矩阵；为diag函数；为基于k-1时刻的数据预测的k时刻的协方差矩阵；为观测矩阵；上标T为转置符号；为k时刻的噪声协方差矩阵； 更新状态估计与协方差： ； ； 其中，为状态向量矩阵，即无人机在k时刻的位置；为单位矩阵；为k时刻的协方差矩阵；为观测方程值；为基于k-1时刻预测的k时刻的状态向量矩阵； 基于所述邻近无人机信息，通过高斯-牛顿法和预设的目标定位优化函数，优化所述初步定位信息，得到各所述无人机在对应无人机动态分组中的定位信息，包括： A1，基于所述邻近无人机信息，通过高斯-牛顿法和预设的目标定位优化函数，优化所述初步定位信息，得到优化后的初步定位信息； A2，计算得到所述优化后的初步定位信息与所述初步定位信息的差值； A3，判断所述差值的绝对值是否小于预设的偏差阈值；若是，则确定所述优化后的初步定位信息为各所述无人机在对应无人机动态分组中的定位信息；若否；则将所述优化后的初步定位信息设置为新的初步定位信息，返回执行步骤A1； 所述预设的目标定位优化函数具体为： ； ； 其中，为无人机i初步定位信息；为待优化的无人机i的校正位置，为待优化的无人机j的校正位置，Pi为无人机i的定位协方差；为无人机i和无人机j的传感器动态权重；为邻近无人机信息中同一分组内任一无人机i和另一无人机j的距离；为目标函数；为优化后的初步定位信息；为预设的目标定位优化函数，表示使目标函数取得最小值时，为自变量的取值。

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